• 通过各向异性工程在双段式Co–Ni水母状纳米线中实现磁性双重性与成分工程调控的磁电阻

  •双段Co–Ni水母纳米线实现分段各向异性控制•磁性二元性：Co头部实现磁通闭合，Co腿部形成涡旋链•磁通闭合态使静磁相互作用降低超过35%•可编程各向异性磁阻达到1.0%，具有两步翻转特征•为高密度自旋电子器件和神经形态计算提供设计蓝图引言信息技术领域对更高密度、更高能效和

  来源：Materials Today Nano

  时间：2026-08-29

• 综述：探索花生中三大多酚化合物在促进人类健康与生理功能方面的潜力

  花生是一种在全球范围内大规模种植的油料作物，具有重要的经济价值。花生中衍生的三大类多酚化合物（PPCs）——白藜芦醇、原花青素和类黄酮——因其在抗氧化、抗炎和抗肿瘤方面的重要作用而备受关注。这些化合物在促进人类健康和调节生理功能方面展现出巨大潜力。因此，本综述在简要概述这些多

  来源：Current Opinion in Food Science

  时间：2026-08-29

• 综述：用于健康监测的可穿戴超声设备：从材料到算法与应用的闭环协同设计框架

  摘要：可穿戴超声作为一种有前景的监测方式，能够实现对人体深部组织生理状态的连续、无创监测，克服了传统光学和电学可穿戴传感器穿透深度有限的不足。然而，将超声从刚性临床探头转变为柔软的、可贴合人体轮廓的可穿戴系统也带来了新的挑战。机械形变、运动以及变化的声学耦合条件会随时间改变超

  来源：Materials Today

  时间：2026-08-29

• 面向图神经网络后门攻击的语义一致触发器生成

  摘要图神经网络（GNNs）凭借其固有的处理非欧几里得数据的能力，在多种任务中展现出了卓越的性能。然而，近期的研究表明，GNNs在训练过程中易受结构扰动和节点属性操纵的影响，从而导致有偏差或错误的决策。当前的基于特征的后门攻击方法通常依赖于固定形式的触发器，或者需要进行结构修改

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-08-29

• 姿势矫正运动联合普拉提对症状性前伸头姿势患者神经根功能及肌电活动的影响：随机对照试验

  摘要：背景本研究旨在探讨添加普拉提至姿势矫正运动（PCEs）、单独普拉提或单独PCEs对颈部前伸姿势（FHP）患者的神经根功能、疼痛、颈部功能障碍、颅颈角（CVA）、颈椎耐力及肌肉肌电图活动（EMG）的影响。设计采用前后对照、单盲随机实验性试验。方法共纳入120名（20至45

  来源：Journal of Bodywork and Movement Therapies

  时间：2026-08-29

• 儿童虐待性头部创伤的临床特征、神经外科管理及预后：一项单中心30年研究

  摘要目的虐待性头部创伤（AHT）是导致婴幼儿严重脑损伤、死亡和长期神经功能障碍的主要原因。关于神经外科手术干预的临床指标和长期神经结局的数据仍然有限。本研究旨在描述儿童 AHT 的临床特征、神经外科治疗指标和长期结局。方法我们进行了一项回顾性单中心队列研究，纳入了 1993

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-08-29

• 球海绵体反射在儿童使用右美托咪定后是否可靠？——基于脊索固定术期间的分析

  摘要目的右美托咪定（DEX）在儿童麻醉中的应用日益增多；然而，其对球海绵体反射（BCR）的影响仍不清楚。本研究旨在阐明 DEX 对 BCR 的抑制作用，并建立其在儿童脊髓栓系松解术期间的安全治疗窗口。方法开展了一项纳入 66 名儿童的回顾性两阶段研究。队列 1（探索性，n=4

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-08-29

• MOVLPSO-CNN-BiLSTM：基于多目标变长粒子群优化的 CNN-BiLSTM 用于中期电力负荷预测

  摘要 近年来，基于深度学习的电力负荷预测模型得到了广泛应用，但大多数现有方法依赖于单一深度学习模型，其神经架构和超参数通常通过人工试错过程进行设计。此外，这些方法往往仅关注预测精度，而在设计过程中忽略了模型复杂度的考量。为了解决这些局限性，本文提出了一种创新的基于自动深度学

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2026-08-29

• 一种基于物理学原理的紧凑型图神经网络，用于实时预测在多种风向作用下张拉膜屋顶的风压

  摘要 大跨度张拉膜屋顶具有柔性和对风的敏感性。其表面压力呈现出强烈的非高斯特性。因此，控制、阵风预警和瞬态响应分析需要短时间范围的压力预报。同时保持准确性和可嵌入内存占用量的紧凑模型仍然很少。具有大约1×10^5到6×10^5个参数的大正交分解-长短期记忆（POD-LSTM）

  来源：Structures

  时间：2026-08-29

• 动力学网络的高效参数推断方法

  摘要 复杂网络研究通常聚焦于基于动态数据的参数推断。困难往往源于复杂的网络结构以及单个节点与其邻居之间的非线性相互作用。我们提出了一种高效方法来应对这一挑战。根据动态数据和特定的推断需求，建立一个损失函数。借助已知动态模型的确定性网络拓扑和节点方程，通过人工神经网络中多样而

  来源：Physica D: Nonlinear Phenomena

  时间：2026-08-29

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